03/03 2023

資料清洗是甚麼? 數據分析前一定要這樣做!

資料清洗必備步驟 博弘雲端助企業高效進行資料預處理!

根據IDC的調查發現,數據分析將會在未來成為相當重要的技能。透過數據資料所產出的結果採取行動,讓企業能搶得更多先機。而在進行數據分析之前,資料的預處理就會影響後續的分析結果,其中最重要的步驟是「資料清洗」。今天博弘雲端要帶您深入了解資料清洗的定義與執行方式之外,同時讓您使用雲端工具減少資料預處理過程的時間,增加數據資料的可用性,讓企業用數據做出更有價值的決策。

什麼是資料清洗?

資料清洗的步驟,對於有需要在往後運用這些素材進行「機器學習 (ML)」或「商業智能分析 (BI)」等工具的企業來說,是相當重要的步驟。然而一份資料裡頭不可能都完美無缺,通常會出現以下幾種情況 :

  • 極端值: 在數據資料裡頭,會有極端值的產生,這些後續會影響機器學習模型的建立。
  • 錯誤的資料: 同一個欄位中的資料可能含有其它字元,如亂碼或特殊符號,導致整欄未清洗的資料出現錯誤。
  • 重複的資料: 重複的數值會影響數據分析的結果。
  • 缺失的資料: 在一列資料裡頭會出現缺失的資料,必須要進行處理。
  • 資料型態不一致: 假使同個欄位中出現數值、布林值、字串等不同,將會導致資料分析錯誤。

因此,資料清洗的功能就是要把上述這些會影響「後續數據分析作業」的資料進行處理,將原始檔案中的「缺失值」或「錯誤值」轉成後續機器學習模型中可以使用的資料,同時修改和移除不正確與不完整的資料欄位,將資料清洗乾淨。

為甚麼企業需要進行資料清洗?

在強調數據賦能的時代,企業必須開始重視數據資料的可用性。因此在資料蒐集與預先處理上,勢必得花上更多的心力,才能夠進行數據分析,企業才能享有數據所帶來的優勢:

  • 避免資料瑕疵進行誤判: 在資料的世界中,並沒有想像中的乾淨。常常會出現上述的幾個資料錯誤的情形。因此資料清洗工作就扮演重要的角色,將異常的資料整理過後,確保資料模型有高精準度,提供有意義的分析。
  • 改善決策的過程: 好的決策是建立在有意義的數據品質上。因此資料清洗的完整度能夠賦予企業更寬廣的決策視野,並且運用高品質的數據分析結果,做出更適合的決定,進而協助企業發展。
  • 開發新的業務與商機: 資料清洗的最大目的,不外乎是幫助企業從中發現隱藏其中的訊息,或是市場趨勢,找出過往未曾注意到的細節。完整的資料清理有助於企業在市場上開發不同的商機,抑或是將資源重新分配,將效益最大化,進而擴展業務。

想要開始著手規劃處理數據,並且打造數據賦能的企業文化,可以採用哪些工具達成目的呢?

資料清洗的目的在於避免瑕疵資料進行誤判,以及協助企業用數據改善決策過程。

如何規劃與處理資料清洗?

企業在規劃與處理資料清洗相關作業時,可以注意這七個要素:

  • 確定資料清洗的目標:企業首先要評估資料的品質,確定清洗的目標是什麼。前置的工程包含修復缺失或錯誤的資料、去除重複的資料、標準化資料格式等。
  • 制定資料品質標準:企業應根據其業務需求和資料使用情境,制定資料品質標準,像是確定資料的準確性、完整性、一致性、唯一性等,並根據這些標準來進行資料清洗。如此一來,企業才能確保分析的品質。
  • 建立資料清洗流程:企業要建立資料清洗的流程,從資料清洗的順序、方法和技術的選擇,再到不斷修正,展現資料清洗的價值。
  • 選擇適合的工具和技術:根據企業對資料分析的需求,選擇合適的工具和技術。常見的資料清洗工具包括OpenRefine、Trifacta、DataWrangler等,而在AWS雲端上也能夠運用AWS Glue與Amazon EMR 大數據平台等,協助企業完成資料清洗作業。
  • 測試和驗證資料清洗結果:資料清洗作業後,企業需要進行結果測試和驗證,比對清洗後的資料與原始資料、驗證資料的一致性和準確性,確保符合資料清洗的預期標準。
  • 建立監控機制:建立資料清洗的監控機制,定期檢查資料的品質,必要時修復和更新資料清洗的步驟和機制,幫助企業定期維持資料清洗作業的品質。

有了完善的步驟,企業可以開始規劃資料清洗作業,並挑選合適的工具。而AWS雲端上的數據解決方案,將可以提供企業一站式的服務,將資料清洗與預處理的作業一次搞定!

AWS服務執行資料清洗 一網打盡資料預處理問題

AWS提供各式各樣的大數據的分析工具,協助企業執行一條龍式的數據分析工作。而資料清洗的工作,博弘雲端架構師就替讀者整理了兩項雲端工具,來清洗資料,幫助企業作出更好的決策!

  • AWS Glue: AWS Glue 是一種無伺服器且可擴展的資料整合服務,並且可以透過設定,將儲存在Amazon S3可用的數據資料進行「Glue ETL」的任務,且支援不同資料處理的架構與工作負載,讓企業簡化資料清洗的繁瑣程序。
  • Amazon EMR (大數據平台): 大數據平台能夠處理即時的資料串流,並從各方來源擷取數據資料,進行大規模處理與資料清洗,確保資料內並沒有異常,加速企業執行後續大數據分析與機器學習模組建置的工作,以達精準決策的效果。

透過兩個「無伺服器工具」的使用,企業不必擔心在進行資料預處理時,還得要維護基礎設施。透過雲端工具進行資料清洗,不僅能替企業省下花費在其他資料處理工具上的成本,更可以有效管理所有數據資料,一網打盡與數據分析相關的問題。

博弘雲端助台灣經貿網處理數據 增加商務媒合的機會!

談到資料處理與數據分析,博弘雲端擁有AWS「資料分析能力官方認證」,並且配有完整的數據分析團隊,提供企業從資料清洗、資料分析,到洞察報告等一條龍式服務,更在先前成功協助台灣經貿網進行資料處理:

  • 運用AWS Glue和Amazon Redshift等工具,縮短30%資料處理與分析的時間。
  • 結合各式各樣的儲存工具,如AWS S3與Amazon RDS,讓資料使用符合成本效益。
  • 利用Tableau資料拖曳,組合整理數據,提升決策效率與精準度。

博弘雲端與台灣經貿網攜手合作,透過AWS打造多元化的數位招商模式。在架設資料湖與進行數據完整處理後,台灣經貿網更可以從原本花上最多四個月的時間進行數據分析,到最快僅需兩周的時間便能產出資料模型,提升判斷市場趨勢的速度!